• 정보화정책
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• 제30권1호
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• pp.89-108
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• 2023

과학기술혁신은 행위자들의 활동을 전통적인 물리적 영토에서 사이버 영역으로 확장했다. 데이터 기반의 플랫폼 서비스와 시장은 사이버 공간의 주권에 대한 담론뿐 아니라 초국경 협력과 사이버 안보에 대한 새로운 논의를 진전시킨다. 이러한 변화는 미국과 중국의 패권 경쟁에도 영향을 미치고 있다. 특히 천연가스나 심해자원과 같은 주요 자원 수송로에 위치한 개도국에 대한 원조 경쟁이 치열하다. 아세안은 미·중의 강대국이 충돌하는 지정학적인 군사·안보의 요지일 뿐만 아니라 6억 명에 이르는 인구는 데이터 자원으로 인해 디지털 경제의 발전 가능성이 크다. 이에 이 논문은 국제개발협력에서 자유주의와 권위주의 담론을 데이터 규제 및 사이버안보와 연계하고, 이를 통해 아세안 통합에 대한 함의를 도출하고자 한다. 본 연구는 글로벌 거버넌스의 측면에서 빅데이터와 관련한 국제정치적 사안들을 연계하는 융합 연구의 의의가 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.955-963
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• 2017

핀테크 기술은 모바일 뱅킹 및 지불의 핵심으로 대두되어 있고, 현재 우리나라에서는 전통적인 대면거래로부터 비대면 핀테크 기반 뱅킹 및 지불로 급격한 금융시장의 변화가 이루어지고 있다. 특히 스마트폰은 지문센서, 홍채센서 등 다양한 생체인식 센서를 갖춤으로써 본인확인의 핵심 도구가 되어 있다. 하지만 이러한 금융거래에 있어서 데이터전송 경로상의 해킹 및 파밍의 위협이 상존하고 있고, 이러한 위험을 회피하기 위한 다양한 보안체계 및 다단계 본인인증 절차가 적용되어 있다. 결과적으로 다양한 보안체계와 본인인증 절차가 위험을 줄여주는 효과가 있음은 분명하나, 상반되게 금융거래와 지불에 있어서 상당한 불편함을 가중시키고 있는 것도 사실이다. 본 논문은 이러한 보안체계 적용에 있어서 무선랜과 이동통신망 등 네트워크 경로에 따라 서로 다른 감성신뢰도가 있음을 확인하고, 네트워크 접속경로에 따른 점진적 본인인증 방법을 제안함으로써 사용자에게 신뢰도와 불편함에 있어서 효율적인 해결방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.255-257
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• 2021

매년 전기 사용량이 급증하는 동절기에 전통시장, 찜질방 등 다중이용시설과 아파트, 다가구주택 등 집합건물에서 노후화된 전기시설의 누전으로 인한 화재가 빈번해 지고 있다. 이러한 화재의 원인은 대부분 노후화된 전선에 과도하게 걸리는 부하로 전선 피복이 녹아내리며 주변의 발화물질에 옮겨붙어 발생하고 있다. 본 연구에서는 복합센서를 통해 전선에 걸리는 과부하와 과열을 측정하고 여기서 발생하는 유독가스를 검출하여 게이트웨이를 통해 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 통해 실시간 전기화재를 예측하고 경보하고 차단할 수 있는 플랫폼과 모의 화재 발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.

• 산업진흥연구
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• 제8권3호
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• pp.201-210
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• 2023

본 연구는 데이터 생태학 이론에 기초하여 중국 지방자치단체의 공개 공공 데이터를 연구 대상으로 삼았다. 데이터 자산가치 평가방법을 데이터 비즈니스 운영의 새로운 관점에서 비교하였다. 계층적 분석방법(AHP)을 사용한 평가 모형을 이용한 연구결과는 전통적인 비용, 수익 및 시장 방법보다 정부 개방형데이터 자산의 상업적 가치를 더 객관적으로 반영할 수 있었으며, 데이터 가치지수를 종합적으로 평가할 수 있다는 장점을 보여주었다. 그리고 지역 데이터 가치에 대한 종합적인 검색결과를 더 잘 반영되고 있었다. 자료를 보면 지방정부의 데이터 가치평가지수는 지역의 디지털 경제발전지수에 비례하여 디지털 경제에 대한 효과가 나타났다. 본 연구는 지방정부의 데이터 가치를 이해하는데 기여하였다. 이로 인하여 데이터 혁신 및 데이터 비즈니스 운영모델구축을 촉진하고, 사회복지를 개선하며, 데이터 실현을 위해 디지털 경제의 빠른 발전을 촉진하는 연구 및 실천하는 계기를 만들고자 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.831-837
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• 2008

우리나라는 사회구조 변화에 따른 노동력 부족과 세계화와 자유무역협정에 따른 경제적 환경 변화로 인하여 건설 산업을 포함한 모든 산업에서 어려움을 겪고 있으며 이를 해결하기 위하여 혁신적이고 새로운 산업의 패러다임을 도출하기위하여 노력하고 있다. 세계의 여러 국가에서는 산업의 새로운 패러다임 구축을 위하여 첨단 이종산업간의 융합을 통한 경쟁력 강화에 힘쓰고 있으며 우리나라에서도 이와 같은 첨단 기술융합을 통한 연구개발에 많은 투자를 계획하고 있다. 하지만 첨단 기술의 융합을 기반으로 한 건설 산업의 연구개발과제는 전통 산업과 첨단 이종산업간의 결합이라는 특수성을 가지고 있기때문에 기술적 평가와 시장 니즈 분석이 선행되어야 하며, 국가의 기반 산업이자 타산업의 건설수요에 따라 생산 활동이 이루어지는 파생산업인 건설 산업의 특성을 고려할 때 타 산업으로의 간접성과까지 고려하는 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 체계적인 기술가치 산정을 위해 연구과제 선정, 도출, 기획의 과정을 통하여 각 연구과제의 정확한 연구범위 설정 및 연구비 산정을 하였다. 또한 건설 산업에 맞는 기술가치 분석 방법론을 제시하여 연구과제의 개발로 인한 직접적 효과뿐만 아니라 타 산업으로 확산되는 간접 성과까지 도출하여 각 과제의 종합 기술가치 및 기술개발 사업화에 따른 투자 대비 수익률을 측정하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.161-164
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• 2022

부유식 라이다는 해상풍력단지 조성시 필수적으로 수행하고 있는 풍황관측 업무에 새로운 패러다임을 제공하고 있는 시스템으로, 전통적으로 풍황관측을 수행하고 있던 해상기상관측탑을 대체하여 사업 초기의 대규모 공사를 획기적으로 축소하여 시간과 비용을 절약하고, 환경적 영향을 최소화 하며, 지역사회의 반발 요소까지 줄일 수 있어 해당 업계의 표준으로 자리잡고 있는 중이다. 다만 부표식의 동요에 따른 외란적 요소가 관측자료의 신뢰성에 영향을 미치는 만큼 안정적인 플랫폼의 설계 및 검증이 매우 중요한 상황이며, 국내에서는 해당기술에 대한 늦은 진입으로 인해 다수의 외산장비 제조사들이 국내시장까지 선점하고 있는 상황이다. 한국의 서해안은 천해 환경으로 조석차가 매우 커 지역에 따라 강한 조류가 반복적으로 나타나며, 계절별로 상이한 강한 에너지의 파랑이 형성되는 등 플랫폼에 안정도에 많은 영향을 미치는 바다 환경을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 환경적 특성을 갖고 있는 우리나라의 해역에 라이다 운영에 적합한 부표식에 대한 연구를 수행하며, 우선적으로 적용하였던 선박형 부표식의 최적화 설계 및 검증 사례를 소개하고, 향후 다양한 플랫폼 개발에 토대가 되는 중요 개념을 도출하고자 한다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.501-508
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• 2023

이 연구는 도시화와 교통량 증가로 인해 심화되는 환경 소음 문제에 대응하여, 친환경적인 무기계 흡음 패널을 개발함으로써 기존의 PMMA 및 시멘트 기반 패널의 한계를 극복하고자 한다. 이러한 전통적인 패널들은 가연성으로 인한 안전 위험과 탄소 배출로 인한 환경 문제를 가지고 있다. 산업폐기물을 활용한 이 연구는 두 단계로 구성된다: 첫째, 물리적 및 성능적 특성(유동성, 밀도, 압축 강도, 흡음률)에 대한 기초 시험, 둘째, 최적화된 패널 혼합물의 개발. 이 접근 방식은 기존 패널을 지속 가능하고 효과적인 대안으로 대체하고자 하며, 안전하고 환경적으로 책임 있는 도시 인프라에 중요한 기여를 목표로 한다. 연구 결과는 방음 패널 시장에 대한 새로운 해결책을 제시하며, 소음 제어와 함께 환경 및 안전 기준에 부합하는 혁신을 추구한다.

• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.127-148
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• 2023

전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_3호
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• pp.1251-1258
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• 2023

Traditional markets are infrastructure with facilities and characteristics of very high population density. Recently, arcades have been installed through traditional market modernization policies, and aging infrastructure has been repaired. However, gas and electrical facilities of traditional markets cannot be easily replaced because of its high density. And because regular inspections are not conducted, management of facilities is on very poor condition. In addition, when a fire occurs in a traditional market, the fire easily spreads to nearby stores and is likely to spread to a large fire because of a lot of highly flammable substances. Smoke detectors and heat detectors are installed in most traditional markets to monitor fires, but malfunctions are frequent due to the nature of smoke detectors and heat detectors, and network facilities are not properly maintained. Therefore, in this study, gas detection sensors and flame detectors are additionally installed in Gwangmyeong Traditional Market, and a digital twin-based traditional market fire monitoring system is implemented in conjunction with existing sensors in the market's 3D model. With this digital twin based fire monitoring system, we can reduce the malfunctions of fire detect sensors, and can easily guide the evacuation route.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.255-263
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• 2024

GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.